Python Pandas -合并不同大小的DataFrames并将行中的值替换为匹配的列
Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。它可以轻松地处理和分析大型数据集，并提供了灵活的数据处理方法。
合并不同大小的DataFrames并将行中的值替换为匹配的列，可以使用Pandas中的merge函数和replace函数来实现。
- 合并不同大小的DataFrames： 使用merge函数可以将两个或多个DataFrames按照指定的列进行合并。合并的方式可以是内连接、左连接、右连接或外连接，具体取决于参数how的取值。例如，使用内连接可以只保留两个DataFrames中共有的行。
- 示例代码：
- 示例代码：
- 其中，df1和df2是要合并的两个DataFrames，'key_column'是用于合并的列名，how='inner'表示使用内连接。
- 将行中的值替换为匹配的列： 使用replace函数可以将DataFrame中的指定值替换为其他值。可以通过传递一个字典或一个Series来指定替换规则。字典的键表示要替换的值，字典的值表示替换后的值。
- 示例代码：
- 示例代码：
- 其中，df是要进行替换操作的DataFrame，'old_value'是要替换的值，'new_value'是替换后的值。
Python Pandas的优势：
- 灵活的数据处理能力：Pandas提供了丰富的数据结构和数据操作方法，可以轻松地进行数据清洗、转换、分析和可视化。
- 高效的性能：Pandas基于NumPy实现，使用了向量化操作和优化算法，能够高效地处理大型数据集。
- 强大的数据整合能力：Pandas提供了多种数据整合方法，包括合并、连接、重塑等，方便用户对不同来源的数据进行整合和分析。
- 丰富的数据处理功能：Pandas支持数据的筛选、排序、分组、聚合等操作，满足了不同场景下的数据处理需求。
应用场景：
- 数据清洗和预处理：Pandas提供了丰富的数据处理方法，可以对数据进行清洗、填充缺失值、去重等操作，为后续的数据分析和建模提供高质量的数据。
- 数据分析和可视化：Pandas提供了灵活的数据分析和可视化功能，可以对数据进行统计分析、绘制图表，帮助用户发现数据中的规律和趋势。
- 数据建模和机器学习：Pandas可以与其他机器学习库（如Scikit-learn）结合使用，进行数据建模和机器学习任务，如特征工程、模型训练和评估等。
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相关·内容
在使用Anaconda3 Spyder的Pandas中，我正在运行以下DataFrame合并摘录：
我有两个数据格式，其结构如下：
aur.columns
['Date','No','Clos']
bal.columns
['Date','No','Clos']
两者都是Pandas DataFrames
我需要将它们合并到具有相同结构的另一个数据框架中：
merg.columns
['Date','No','Clos']
它们之间常见的列是“D
浏览 5提问于2017-11-22得票数 2
回答已采纳
我在一个文件夹中有5个csv文件，在这里我想将每个csv文件中的所有列连接到一个dataframe中。当我只加入2个csv文件时，它工作得很好，但是当我想加入5个csv文件时，我遇到了一个错误。我的代码如下：
In [7]:
import pandas
import os
import numpy as np
import glob
path =r'D:/PreprocessingITRC/output/All/'
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv")
dataframe = pandas.DataFrame()
for
浏览 4提问于2015-04-20得票数 2
回答已采纳
我不知道如何解决我的问题。我想合并两个数据文件：
show = pd.merge(df1, df2, how='left', on=0)
但是，由于每次调用函数时，这两个数据格式都有很大的变化，所以我不知道有多少列，所以我无法命名它们。合并函数需要列名才能工作。我试着只提供列号，但没有起作用：
raise KeyError(key)
KeyError: '0'
是否可以不使用列名来合并数据文件。或者--我是否可以在不知道有多少列的情况下命名列呢？
@jezrael仍然显示一个错误：
Traceback (most recent call last):
Fil
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
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我是Python新手，我试图用Python&Pandas生成类似的IndexMatch函数结果，尽管我很难让它正常工作。
基本上，我有两个独立的DataFrames：
第一个DataFrame ('market')有7列，虽然我只需要其中的3列(符号‘’日期‘，’关闭‘)。这个df有13,948,340行。
第二个DataFrame ('transactions')有14列，但只有我只需要其中的两个列(‘I_符号’，'acceptance_date')。这个df有1,428,026行。
我的逻辑是:如果i_symbol等于符号，accep
浏览 3提问于2017-03-31得票数 0
2回答
我正在尝试使用pd.merge合并两个数据帧。如果两个dataframe中都存在公司名称，我想从dataframe 2添加'Phone‘列。每次运行代码时，我都会得到KeyError='Company‘，即使这是我要合并的列名。
我尝试过的东西：
pd.merge(northstar,julie['Phone'], on='Company')
northstar.merge(julie['Phone'], on 'Company')
pd.merge('Company','Title'
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
1回答
我有两个Python Pandas DataFrames：
Inventory_Info (20行)：
Group, Facility, Unit, Room, HardwareAddress
'Generic Hospital Group', 'Generic Hospital', 'Generic Hospital Ward', 'Generic Hospital Room', 5715
Data (47行)：
Serial_Number, Last_Server_Check, Num_Check_Ins, HardwareA
浏览 2提问于2017-01-19得票数 0
我想创建一个函数，它接受数量不确定的数据帧，然后在给定列上合并它们，这实际上是最左边的列。 我应该使用*args这样的东西吗？ import pandas as pd
def merge_given_dfs(*args):
pd.merge(*args,left_on='name')
merge_given_dfs(df1,df2,df3,df4) 谢谢!
浏览 16提问于2020-10-24得票数 0
3回答
我们不得不合并许多CSV文件，但没有找到任何工作方法(通过MS Excel，通过Python和Pandas，...)。所有的文件都有相同的结构，你可以在附加的照片中看到。在内容方面不需要做任何更改，只需在一个大型CSV中添加所有文件的所有列即可。期待您的想法！Structure of .csv files
浏览 33提问于2020-04-17得票数 0
2回答
是否有不区分大小写的pandas.DataFrame.replace？版本？
我需要替换列中的字符串值，该列受表单“其中标签== a或标签== b或标签== c”的不区分大小写的条件影响。
浏览 3提问于2017-12-07得票数 7
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DataFrames
每当我尝试运行这个程序时，我都会继续获取KeyError
masterdata = cabdata.merge(transaction, on= 'Transaction ID').merge(customer, on ='Customer ID').merge(city, on = 'City').merge(holidaydata, on='Holidays')
错误：
KeyError Traceback (most recent ca
浏览 7提问于2022-06-12得票数 0
当尝试加载一个大的csv文件(150MB)时，我得到错误“内核死了，正在重新启动”。那么我使用的代码如下所示：
import pandas as pd
from pprint import pprint
from pathlib import Path
from datetime import date
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
basedaily = pd.read_csv('combined_csv.csv')
以前它是有效的，但我不知道为什么它不再工作了。我尝试使用engine="pyt
浏览 0提问于2020-01-11得票数 1
我刚开始使用Python，并且在实践中遇到了一些问题，我想要做的是将两个csv转换为list，将这两个列表加在一起创建一个字典，删除重复的内容，然后转换成一个excel表。
我被困在以我想要的方式将这两个列表相加在一起(以及删除重复项，但这可以等待)。这是我当前的代码和输出。
import csv
import pandas as pd
with open("football.csv","rt") as f1, open("fb_abrev.csv", "rt") as f2:
#Convert lines of CSV
浏览 0提问于2018-12-14得票数 0
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2回答
我有一个相当大的数据集，大约有5287657列，大约有15列。我试图创建一个枢轴表，当我尝试创建MemoryError 时，它给了我一个DataFrame。
以下是我所看到的错误信息：
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
arrays, columns = _to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.p
浏览 5提问于2013-03-26得票数 3
我是Python新手，我即将解决一些简单的问题。
我有两个excel数据集。第一栏载有我在不同日子所取的样本，分别列有“日期”栏及“月份”栏，详情如下：
还有另一个excel，我只想要的约会
我想用与第二个excel相同的日期过滤第一个excel，并打印出符合这些条件的行。
这是我的代码:第一次尝试：
import datetime
import pandas
import pandas as pd
import openpyxl
from pandas import DataFrame
from datetime import datetime
import datet
浏览 15提问于2022-08-08得票数 1
1回答
我在Pandas中有几个Python数据框架，我想循环它们，找出哪个数据框架符合我的行的条件，并将它保存在一个新的数据框架中。
d = {'Count' : ['10', '11', '12', '13','13.4','12.5']}
df_1= pd.DataFrame(data=d)
df_1
d = {'Count' : ['10', '-11', '-12', '13','16'
浏览 1提问于2020-01-03得票数 0
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第一次海报来了！我已经浏览了这些论坛一段时间了，我对这个社区的支持感到惊讶。
我的问题涉及几个excel文件，它们的名称、列标题、数据类型都是相同的，我正试图与熊猫一起阅读这些文件。在阅读完它们之后，我想比较所有数据帧中的“约定日期”列，如果它们匹配，则创建一个yes/no列。然后，我想导出数据框架。
我仍然在学习Python和Pandas，所以我正在努力完成这个任务。到目前为止，这是我的代码：
import pandas as pd
import glob
xlpath = "/Users/myname/Documents/Python/"
# read .xlsx f
浏览 7提问于2022-02-26得票数 0
将多个CSV文件导入熊猫并连接到一个DataFrame中，其中所有csv的第1列相同，没有数据头，只有文件名。
在所有CSV中，只有文件名描述了其中数据的含义。在所有CSV文件中没有头文件。第一列在所有CSV文件中都很常见。
如何将所有CSV文件合并到python中的一个数据集中。代码：
import os
import pandas as pd
import glob
path= "....\\data"
os.chdir(path)
results = pd.DataFrame()
for counter, current_file in enumerate(glob.
浏览 4提问于2020-05-30得票数 0
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我有几个用制表符分隔的文件，前2列相同。我正在尝试使用pandas合并功能合并这些文件。
我用glob和read_csv函数把所有的文件做了一个数据帧。一切看起来都很好直到这里。pandas合并函数抛出错误如下。pd concat运行良好，但这不是我想要的，因为它在当前文件下添加新文件。请帮我找一下用法。
path = r'/data/tim/home/*'
file = glob.glob(path + "/sale.txt")
df = (pd.read_csv(i,delimiter='\t') for i in files)
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
3回答
根据另一列中的值填充列
、、、、
嗨，我正在和pandas一起操作一些实验室数据。我目前有一个包含5列的data frame。
前三列(分析、化学文摘社编号(1)和值)的顺序是正确的。最后两列(化学文摘社编号2和值2)不是。
是否有一种方法可以根据匹配的CAS编号(也称为CAS NO(2)= CAS (NO1) )将CAS No(2)和Value(2)与前三列对齐。
我是python和pandas的新手。谢谢你的帮助
浏览 5提问于2020-07-31得票数 0
我正在使用pandas对一组大约1000-2000个CSV文件进行outer合并。每个CSV文件具有在所有CSV文件之间共享的标识符列id，但是每个文件具有3-5列的唯一一组列。每个文件中大约有20,000个唯一的id行。我所要做的就是将这些列合并在一起，将所有新列合并在一起，并使用id列作为合并索引。
我使用一个简单的merge调用来实现：
merged_df = first_df # first csv file dataframe
for next_filename in filenames:
# load up the next df
# ...
merged_df
浏览 4提问于2013-06-20得票数 10
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当我试图连接两只熊猫数据时，我发现了下面的一个错误：
TypeError: cannot concatenate object of type 'list; only ps.Series and ps.DataFrame are valid
一开始，我认为这是因为一种包含某列列表的数据格式。因此，我尝试将两个不包括列中列表的数据文件连接起来。但我也犯了同样的错误。为了确定，我打印了数据格式类型。他们都是pandas.core.frame.DataFrame。为什么我会有这个错误，即使它们不是列表？
import pyspark.pandas as ps
split_col = spli
浏览 8提问于2022-11-28得票数 0
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使用Python3.6和Pandas0.22，我创建了一个Pandas dataframe IRdaily，其中包含各种利率每日变化的时间序列。我可以使用以下命令轻松地将Pandas数据帧写入Excel：
writer = pd.ExcelWriter(outFileName)
IRdaily.to_excel(writer, 'Daily Changes')
但是，如果我现在计算特征值分解(特征值的向量和特征向量的矩阵都是numpy ndarray)，并尝试将它们写入同一工作表，我会得到一个错误：
covD = deltaIRdaily.cov()
eigValD, eig
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
我想使用PyJulia来加速代码的某些部分
import numpy as np
import julia
import pandas as pd
import random
from julia import Base
from julia import Main
from julia import DataFrames
n = 100000
randomlist = []
for i in range(0,n):
num = random.randint(1,100)
randomlist.append(num)
data = {
'Score'
浏览 4提问于2020-09-03得票数 2
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1回答
Pandas合并多列
、、、
我正在努力合并两个pandas数据帧，以使用两列作为查找值来复制vlookup函数。 第一个dataframe df有6列，包括3列: perf、ticker和date。perf列是空的，这是我希望看到填充的列。第二个dataframe u包括相同的三列，包括perf列中的值，但仅针对特定日期。 我已经尝试过了: df=pd.merge(df，u，how='left'，on='ticker_and_exch_code'，'date') 但我得到的结果是一个具有新perf列的数据帧，而不是填充一个现有的perf列。非常感谢您对我遗漏的内容有深入的
浏览 11提问于2020-11-10得票数 0
我有两个数据文件a.csv和b.csv，它们可以从pastebin获得：
第一个文件a.csv有4列和一些注释：
# coating file for detector A/R
# column 1 is the angle of incidence (degrees)
# column 2 is the wavelength (microns)
# column 3 is the transmission probability
# column 4 is the reflection probability
14.2 531.0 0.0618 0.9382
14.2 5
浏览 2提问于2016-06-18得票数 0
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1回答
我试图加入两个熊猫的数据在一个id字段，这是一个字符串uuid。我得到了一个值错误：
ValueError:您正在尝试合并对象列和int64列。如果你想继续，你应该使用pd.concat
代码在下面。我试图按照将字段转换为字符串，但错误仍然存在。请注意，pdf来自spark dataframe.toPandas()，而outputsPdf是从字典中创建的。
pdf.id = pdf.id.apply(str)
outputsPdf.id = outputsPdf.id.apply(str)
inOutPdf = pdf.join(outputsPdf, on='id', how
浏览 1提问于2018-09-17得票数 11
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我正在尝试合并两个具有相同列‘值’的数据集，但它给了我一个错误:无法将DataFrame与类型的实例合并
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import pie, axis, show
from pandas import Series, DataFrame
class Dataset():
def __init__(self, input):
self.choice
浏览 0提问于2018-03-10得票数 0
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2回答
我正在用pandas合并多个excel文件，并且在下面得到一个回溯错误。我不太理解它，希望有人能帮我理解它。作业仍在完成，但在控制台中出错。这些文件都是xlsx文件，并且已经打开并重新保存为xlsx，以验证它不是格式问题。
Traceback (most recent call last):
File "/Users/Documents/Python Scripts/Merge Scan xlsx_copy.py",
line 13, in <module>
df = pd.read_excel(f)
File
"/Library/Frameworks/
浏览 4提问于2018-01-07得票数 0
我正在尝试在一个pandas DataFrame中生成一个新列，该列与另一个pandas DataFrame中的值相等。当我尝试创建新列时，我只得到新列值的NaNs。
首先，我使用API调用来获取一些数据，'mydata‘DataFrame是按日期索引的一列数据。
mydata = Quandl.get(["YAHOO/INDEX_MXX.4"],
trim_start="2001-04-01", trim_end="2014-03-31",
collapse
浏览 1提问于2014-10-07得票数 26
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1回答
我试图在Python中添加两个DataFrames，首先将它们的索引列设置为等于现有列中的一个。
但是，在以下线程中使用顶级方法会出现错误：
(见- )
下面是这个问题的一个简单例子：
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([['A',1.,2.,3.],['B',1.,2.,3.],['C',1.,2.,3.]])
a = pd.DataFrame(a)
a = a.set_index(0)
a
1 2 3
0
A 1
浏览 0提问于2018-11-30得票数 2
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1回答
使用Python + Pandas，是否有一种快速简便的方法将Dict (由键的文件名和值的几列数据组成)保存到.XLSX文件中？
经过一些研究之后，我尝试使用以下代码将其转换为Pandas DataFrame (因为我知道您可以使用Pandas DataFrame编写一个.XLSX文件)：
import pandas as pd
import glob
f_list = glob.glob("C:\\Users\\me\\dt\\xx\\*.xlsx")
sheets = {f: pd.read_excel(f) for f in f_list}
new_df = pd.D
浏览 4提问于2015-10-09得票数 3
我试图在YAML文件中定义熊猫DataFrame对象，我认为这是可能的，因为DataFrame对象是。
我剥离的YAML文件如下所示，保存为'config.yaml'：
!!python/object/new:pandas.DataFrame [[{'dimension1_id':58,'metric1':10},{'dimension1_id':50,'metric':10}]]
我使用以下方法将数据加载到python脚本中
f = open('config.yaml')
y = yaml.loa
浏览 6提问于2013-12-17得票数 3
回答已采纳
我在dask中以不同的方式运行了相同的数据集。我发现一条路比另一条快10倍！我试着找出没有成功的原因。
1.完全是达斯克
import dask.dataframe as dd
from multiprocessing import cpu_count
#Count the number of cores
cores = cpu_count()
#read and part the dataframes by the number of cores
english = dd.read_csv('/home/alberto/Escritorio/pycharm/NLP/ignore_
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
回答已采纳
我的Python代码使用pyproj转换纬度和经度。它从现有的CSV文件中读取此文件，并使用新代码写入新的CSV文件。 当它在现有CSV文件中遇到空白单元格时，它会写入新CSV文件'inf‘的单元格 我怎么才能停止它写任何东西而让单元格留空呢？ 当前Python代码 from pyproj import Transformer
import pandas
pdf = pandas.read_csv("existing_file.csv", encoding='ANSI')
transformer = Transformer.from_crs("
浏览 57提问于2020-11-06得票数 0
回答已采纳
Problem：一个网站有c.80页，每个页面都包含一个结构相同的表。我需要刮每一张桌子，并将结果存储在一只熊猫的数据中。表内容定期更新，因此需要经常重复。
我可以从一个页面中抓取表，但我很难在多个页面中完成它。我发现的所有示例都用于迭代更改的URL，例如(www.example.com/page1 1、/page2等)，而不是用于指定的URL列表。
我尝试了下面的URL子集(理想情况下，我希望从csv列表中读取URL)，但它似乎只将最后一个表刮到dataframe (即ZZ)中。
很抱歉，如果这看起来不太好，我对Python相当陌生，我主要使用pandas进行数据分析，直接从csv读取。任何
浏览 0提问于2018-11-13得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试编写一个python脚本，它将从一个输入文件夹中获取多个不同的csv文件，然后创建一个数据文件列表，并将它们显示为power bi中的power bi表。下面的脚本没有将任何表加载到power bi中：
import os
import pandas as pd
path = r'C:\Users\admin\Downloads\Data analysis case study'
csv_files = [os.path.join(path+"\\", file) for file in os.listdir(path) if file.endswi
浏览 20提问于2022-08-01得票数 0
我有一个用Python语言命名为correl的13行13列的2D矩阵(除第一列外都有标题)。这个correl矩阵是从一个DataFrame生成的，我希望用多个correl填充一个矩阵correlation。例如：
correlation=[]
correl=df.corr()
correlation=correlation.append(correl) #correlation is not a DataFrame
我之所以使用correlation=[]，是因为我希望用多个相关表填充correlation。这就是我使用append的原因，因为这是一个循环。
现在，我希望将此相关矩阵导出为cs
浏览 2提问于2014-03-15得票数 3
回答已采纳
我有这样的数据结构：
records = [("A", 1), ("B", 2), ("C", 3)]
我想要这样的DataFrame
A | 1
B | 2
C | 3
如何在朱莉娅身上最有效地实现这一点？
在python中，我会做一个pandas.DataFrame.from_records(records)。
编辑：我正在寻找一种适用于任意数量列的方法。
浏览 2提问于2017-05-24得票数 2
回答已采纳
3回答
我有一个pandas数据帧，它大约有100列，我想计算一行每列中的字符数。
在Excel中，我会做类似(Len(Concat(A2:CA2))的事情
df['newcolumn'] = ? in Pandas Python
浏览 9提问于2019-07-10得票数 2
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我正在用Python对我的数据进行一些RFM分析，并修改了Joal的github代码(如下所示)，它将结果输出到一个CSV，并将结果添加到一个dataframe中，然后将其发布到BigQuery表中。
它可以工作，但我缺少了BigQuery中数据的第一列'customer‘id，这是我的结果中唯一的字符串。列在.csv中，而在python中的dataframe中，只是没有载列结果中，有人能告诉我我在哪里丢失了这个吗？
注意:我已经删除了大部分RFM代码来整理这篇文章，下面的行显示了我的新增内容。
更新:我运行了print(results.keys())，在这个列表中没有看到'c
浏览 0提问于2018-02-08得票数 0
回答已采纳
2回答
我有3个excel文件，每个有4000行和5列。我希望将excel文件合并到一个数据框中，并删除重复的行。随后，我希望将结果发布为excel文件：
import pandas as pd
import numpy as np
filenames = ['Sample_a.xlsx','Sample_b.xlsx','Sample_c.xlsx']
dataframes = [pd.read_excel(f) for f in filenames]
new_dataframe = df.dropduplicates(datafra
浏览 1提问于2018-10-31得票数 1
我试图合并一些csv文件在一起。它们都有几个共同的栏，它们是：
CU_NUMBER CYCLE_DATE JOIN_NUMBER CU_NAME PhysicalAddressLine1 PhysicalAddressCity PhysicalAddressStateCode
这些列的右边将是所有csv文件中感兴趣的各种列。现在，其中一些csv文件将有不同的专栏感兴趣，我仍然想合并。另外，有些文件可能没有相同的CU_NUMBER、CU_NAME、PhysicalAddressLine1、PhysicalAddressCity、PhysicalAddressStateCode。
下面
浏览 3提问于2020-05-15得票数 0
回答已采纳
请帮我找出在python中从多个csv文件导入一个DataFrame的问题的解决方案。代码为：
import pandas as pd
import os
import glob
path = r'my_full_path'
os.chdir(path)
results = pd.DataFrame()
for counter, current_file in enumerate(glob.glob("*.csv")):
namedf = pd.read_csv(current_file, header=None, sep=","
浏览 3提问于2018-02-04得票数 0
我是python和dataframes的新手。目前，我正在尝试将2个数据格式与assert_frame_equal()函数进行比较。
df1= a b
0 1 3
1 2 4
df2= a b
0 2 3.0
1 2 4.0
代码：
import pandas as pd
from pandas._testing import assert_frame_equal
def test_compare_src_trg():
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2],
浏览 10提问于2021-12-08得票数 1
我在同一目录中有一个csv文件列表，试图合并这两个文件，并创建一个新的csv文件，其中包含两个输入文件的内容。以下是两个输入文件的示例： small_example1.csv CodeClass,Name,Accession,Count
Endogenous,CCNO,NM_021147.4,18
Endogenous,MYC,NM_002467.3,1114
Endogenous,CD79A,NM_001783.3,178
Endogenous,FSTL3,NM_005860.2,529 small_example2.csv CodeClas
浏览 40提问于2019-06-26得票数 0
我把我写的潘达斯剧本从一台电脑搬到另一台电脑上。当在新计算机上运行它时，我会得到这个错误，但是我不确定是什么导致了它。
dfm = master_df
dfa = pd.read_csv(path)
dfa["Size"] = pd.cut(dfa["NOMSIZE_IN_MM_U"],bins=[0,300,600,float('inf')])
dfa["Depth"] = pd.cut(dfa["DEPTH_U"],bins=[0,2,4,6,float('inf')])
dfm['
浏览 2提问于2021-02-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我是python的新手，我希望在一个新的excel文件中从几个csv (更好的tsv)文件中提取行，其中包含一个定义数据源的新列。
我只为一个文件执行此操作的代码是：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('C:/Users/filename.tsv', names=['c1', 'c2', 'c3', 'c4'], delimiter='\t')
result = df.loc [(df['c2'].isin(['name']
浏览 7提问于2022-09-23得票数 0
回答已采纳
2回答
如下图所示，我想按字母顺序按Type对聊天进行排序。但是，我不希望打乱每个Chat name中[Date , User_id]的顺序。在输入数据帧位于左侧的情况下，我该如何操作？(在python中使用Pandas )
浏览 1提问于2018-10-24得票数 2
所以我有一个包含160M记录和240列的拼图文件。因此，我使用dask在python中使用EMR CLuster m5.12xlarge加载它。
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_parquet(file)
现在我需要其中一列的值计数和归一化值计数：
count = df.a.value_counts()
percent = df.a.value_counts(normalize = True)
a_count = dd.concat([count,percent], axis=1, keys=['counts', '%
浏览 1提问于2021-09-23得票数 0
2回答
如何解读熊猫合并的结果？
、、、、
使用熊猫合并，产生的列令人困惑：
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(5, 5)))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(5, 5)))
df2[0] = df1[0] # matching key on the first column.
# Now the weird part.
pd.merge(df1, df2, left_on=0, right_on=0).shape
Out[96]: (5, 9)
pd.merge(df1, df2, left
浏览 2提问于2017-02-27得票数 0
回答已采纳
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